学习路径智能推荐方法研究现状与发展趋势  

作　　者：马震[1] MA Zhen

机构地区：[1]滨州学院信息工程学院,山东滨州256600

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第4期199-202,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：教育部人文社会科学研究项目“基于学习行为大数据和深度学习的学习资源推送机制研究”(项目编号18YJCZH129)。

摘　　要：随着网络教学的普及,如何从海量的学习资源中选出适合的学习资源是学习者面临的问题。学习资源个性化推荐可以帮助学习者快速获取所需的学习资源。针对网络学习资源推荐的研究现状,从以下几个方面进行分析和总结。首先,介绍了国内外网络学习资源推荐方面的工作;其次,讨论了马尔科夫决策过程、分层任务网络规划、遗传算法、序列模式识别、决策树等五种常用的学习资源推荐方法;再次,介绍了常用的学习路径推荐系统的评价方法;最后,分析讨论了学习资源推荐系统未来的发展方向。

关 键 词：学习路径推荐 电子学习 马尔科夫决策过程 分层任务网络 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G434[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]